Flujo de trabajo 1: de las notas de reunión al plan de acción
Usa este flujo de trabajo después de llamadas, conversaciones de ventas y sesiones de planificación. El objetivo no es solo un resumen. El objetivo es un plan de acción listo para decidir, con responsables, fechas, preguntas abiertas y seguimientos.
Entradas -> prompt -> resultado -> control de calidad
Entradas: transcripción, notas sueltas, lista de asistentes, propósito de la reunión, fechas límite conocidas y las decisiones que ya das por buenas. Si la transcripción es larga, etiqueta las secciones por tema o por marca de tiempo antes de lanzar el prompt.
Prompt: "Convierte estas notas de reunión en un plan de acción. Contexto: El propósito de la reunión era [propósito]. Los asistentes fueron [nombres]. Notas/transcripción: [pega]. Restricciones: No inventes responsables ni fechas. Marca los puntos poco claros como pendientes de confirmar. Separa las decisiones de la discusión. Formato: resumen, decisiones, tabla de tareas, riesgos y mensaje de seguimiento".
Resultado: un briefing de cinco partes con un resumen ejecutivo corto, las decisiones confirmadas, una tabla de tareas con responsable/fecha/estado, las preguntas sin resolver y un correo de seguimiento listo para enviar.
Control de calidad: Contrasta cada tarea con la transcripción. Elimina lo que la IA haya deducido con demasiada libertad. Confirma fechas y responsables antes de enviar nada. Si el resultado es demasiado amplio, repite el prompt con una restricción más: "Incluye solo las acciones que alguien se comprometió a hacer de forma explícita".
Flujo de trabajo 2: del triaje del correo a la cola de respuestas
Este flujo de trabajo te ayuda a procesar una bandeja de entrada saturada sin dejar que la IA hable por ti sin control. El resultado útil es una cola de prioridades, no un lote de respuestas robóticas.
Entradas -> prompt -> resultado -> control de calidad
Entradas: remitente, asunto, cuerpo del correo, contexto de la relación, urgencia y tu estilo de respuesta preferido. En los hilos sensibles, quita los datos privados antes de pegar y pide al modelo que redacte un borrador en lugar de enviar.
Prompt: "Haz el triaje de estos correos para hoy. Contexto: Mi puesto es [puesto], mis prioridades son [prioridades] y mi tono debe ser [tono]. Correos: [pega]. Restricciones: No respondas preguntas que requieran datos privados de la cuenta. Señala todo lo que necesite criterio humano. Formato: tabla de prioridades, acción recomendada y borrador de respuesta para cada correo que se pueda contestar con seguridad".
Resultado: una tabla con prioridad, motivo, siguiente acción, respuesta sugerida y señal de riesgo. Los problemas de facturación, los accesos a cuentas y las promesas deberían quedar marcados para revisión manual.
Control de calidad: Lee primero el motivo de la prioridad. Si el modelo no sabe explicar por qué un correo es urgente, bájalo de nivel. Revisa todos los nombres, fechas, promesas, precios y adjuntos. Mantén una regla personal: la IA puede redactar respuestas, pero los compromisos los aprueban las personas.
Flujo de trabajo 3: del análisis de competencia al briefing de investigación
Usa esto como flujo de trabajo de IA para investigación cuando necesites una visión rápida pero rastreable de un mercado, sin ahogarte en pestañas abiertas.
Entradas -> prompt -> resultado -> control de calidad
Entradas: nombres de competidores, notas de sus webs, fragmentos de precios, páginas de producto, extractos de reseñas, cliente objetivo y la decisión que intentas tomar. También puedes partir del Founder Research Stack de Whizi cuando quieras una plantilla más completa.
Prompt: "Crea un análisis de competencia para [mercado]. Contexto: Estoy decidiendo [decisión]. Competidores y notas: [pega]. Restricciones: Usa solo las notas proporcionadas. Separa los hechos de la inferencia. No inventes precios, clientes ni funciones. Formato: tabla comparativa, patrones de posicionamiento, huecos, riesgos y próximas preguntas de investigación".
Resultado: una tabla comparativa con competidor, público, promesa, funciones, notas de precios, pruebas, debilidades y posicionamiento inferido. La mejor versión incluye además una columna de "qué verificar a continuación", para que la investigación no finja ser definitiva.
Control de calidad: Rastrea cada afirmación hasta una nota o un extracto de fuente. Marca las inferencias sin respaldo. Para decisiones importantes, ejecuta el mismo prompt en otro modelo y compara cuál separa con más limpieza la evidencia de la opinión.
Flujo de trabajo 4: del resumen de un PDF a la extracción verificada
Los resúmenes genéricos de PDF son arriesgados porque pueden pasar por alto matices o exagerar conclusiones. Este flujo de trabajo pide extracción y verificación, no solo un resumen agradable.
Entradas -> prompt -> resultado -> control de calidad
Entradas: el texto del PDF o el documento subido, el tipo de documento, tu objetivo, las secciones que más importan y el resultado exacto que necesitas. Si el documento es largo, pide resúmenes por sección antes de pedir la síntesis.
Prompt: "Analiza este documento para [objetivo]. Contexto: El tipo de documento es [tipo] y lo que más me importa es [temas]. Restricciones: Cita el texto o el nombre de la sección siempre que puedas. Marca lo que sea incierto. No resumas secciones que no puedas ver. Formato: resumen de una página, tabla de datos clave, riesgos y matices, fechas/cifras/nombres extraídos y lista de verificación".
Resultado: un resumen compacto más una tabla de extracción estructurada. La tabla de un artículo científico puede incluir afirmación, evidencia, método, limitación y confianza. La de un contrato puede incluir obligación, parte, fecha límite, cláusula y riesgo.
Control de calidad: Busca en el PDF original cada cifra, fecha límite, nombre propio y cita textual. Pide una segunda pasada: "Enumera cinco formas en que este resumen podría inducir a error". Si la respuesta afecta a decisiones legales, médicas, financieras o laborales, trata el resultado de la IA como una ayuda de lectura, no como asesoramiento.
Flujo de trabajo 5: de la revisión de código a una lista de cambios más segura
Este flujo de trabajo de IA para programar es útil cuando tienes un diff, un pull request o un archivo que quieres revisar. La idea es reducir el riesgo, no delegar el criterio.
Entradas -> prompt -> resultado -> control de calidad
Entradas: el diff, la función o el módulo que lo rodea, el comportamiento esperado, la salida de las pruebas, los mensajes de error, las restricciones y lo que no debe cambiar. Nunca pegues secretos, credenciales de producción ni datos privados de clientes.
Prompt: "Revisa este código como lo haría un ingeniero senior. Contexto: El comportamiento esperado es [comportamiento]. El objetivo del cambio es [objetivo]. Código/diff: [pega]. Restricciones: Prioriza bugs, regresiones, problemas de seguridad, casos límite y pruebas que falten. Evita los comentarios de estilo salvo que oculten un error. Formato: tabla de hallazgos con gravedad, archivo/función, problema, por qué importa, corrección sugerida y prueba que añadir".
Resultado: una lista de revisión ordenada por prioridad, pruebas propuestas y un plan de cambios mínimo. Para las refactorizaciones, pide la mejora de legibilidad más pequeña que conserve el comportamiento y luego las pruebas que lo demuestren.
Control de calidad: Reproduce cada bug antes de corregirlo siempre que puedas. No aceptes un parche sugerido sin leerlo. Ejecuta las pruebas, el linter y las comprobaciones de tipos en local. Si dos modelos no coinciden, usa ese desacuerdo como lista de revisión en lugar de como votación.
Flujo de trabajo 6: de la planificación diaria a una agenda enfocada
Una rutina diaria con IA debería ayudarte a elegir qué no hacer. Este flujo de trabajo convierte una lista desordenada en un plan enfocado, con bloques realistas, compromisos explícitos y un punto de cierre.
Entradas -> prompt -> resultado -> control de calidad
Entradas: lista de tareas, restricciones del calendario, fechas límite, nivel de energía, reuniones, tareas obligatorias, tareas opcionales y un objetivo estratégico. Cuanto más honestas sean las entradas, mejor será el plan.
Prompt: "Planifica mi día en torno a resultados, no a estar ocupado. Contexto: Los bloques de trabajo disponibles hoy son [bloques]. Las tareas obligatorias son [obligatorias]. Las opcionales son [opcionales]. Mi nivel de energía es [energía]. Mi objetivo estratégico es [objetivo]. Restricciones: Protege el trabajo profundo, incluye márgenes, evita comprometer de más y explica los compromisos. Formato: agenda, 3 resultados principales, lista de aplazados, lista de riesgos y lista de cierre".
Resultado: una agenda por bloques de tiempo, tres resultados, una lista de tareas aplazadas y una rutina final de cierre de 10 minutos. La lista de aplazados importa porque evita que la IA haga que un día imposible parezca ordenado.
Control de calidad: Comprueba si el plan cabe en tu calendario real. Recorta un 20 por ciento si lo ves demasiado lleno. Si una tarea no tiene definición de éxito, pide al modelo que defina "terminado" antes de empezar.
Flujo de trabajo 7: de la reutilización de contenido al kit de publicación
Este flujo de trabajo de IA para escribir convierte una sola fuente útil en varias piezas publicables, sin que todo acabe sonando igual.
Entradas -> prompt -> resultado -> control de calidad
Entradas: contenido de origen, público, lista de canales, muestra de la voz de marca, afirmaciones que deben seguir siendo exactas, afirmaciones que hay que evitar y los formatos deseados. Incluye ejemplos de tus mejores contenidos si quieres un resultado menos genérico.
Prompt: "Reutiliza esta fuente para crear un kit de publicación. Contexto: El público es [público]. Los canales son [canales]. Muestra de voz: [pega]. Fuente: [pega]. Restricciones: Conserva los hechos, evita el bombo, no añadas estadísticas sin respaldo y haz que cada pieza sea nativa del formato de su canal. Formato: mensaje central, 5 ideas de publicación, borrador de correo, publicaciones cortas para redes, una publicación larga, sección de newsletter y tabla de control de calidad".
Resultado: un kit de contenido con enfoques reutilizables, borradores específicos para cada canal y una tabla de control de calidad que lista afirmación original, afirmación reutilizada, ubicación en la fuente y riesgo.
Control de calidad: Compara cada borrador con la fuente. Elimina las afirmaciones añadidas por dramatismo. Comprueba que el correo, la publicación y la entradilla del artículo tengan trabajos distintos en lugar de repetir la misma frase. Guarda el prompt como plantilla de prompt reutilizable solo después de que funcione con un contenido real.
- Empieza cada flujo de trabajo con IA con entradas reales, no con una petición vaga.
- Define el resultado antes de lanzar el prompt: tabla, lista, memo, borrador, plan o extracción.
- Añade restricciones de evidencia, privacidad, tono, extensión e incertidumbre.
- Pide el paso de control de calidad como parte del resultado, no después.
- Usa Whizi para guardar prompts reutilizables por flujo de trabajo en lugar de por modelo.
- Ejecuta los flujos importantes en más de un modelo y compara precisión, estructura y tiempo de limpieza.
- Actualiza cada plantilla después de usarla en una tarea real.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una plantilla de flujo de trabajo con IA?
Una plantilla de flujo de trabajo con IA es un proceso repetible que define la entrada, el prompt, el resultado esperado y el control de calidad para una tarea concreta, como resumir PDF, revisar código o hacer el triaje del correo.
¿Cómo creo un flujo de trabajo con IA para el trabajo?
Empieza por una tarea recurrente, enumera las entradas que necesita, escribe un prompt con restricciones y formato de salida, y añade una lista de control de calidad que verifique hechos, decisiones, nombres, cifras y próximos pasos.
¿Debo usar el mismo modelo de IA en todos los flujos de trabajo?
No. Cada modelo puede rendir mejor en tareas distintas. En los flujos de trabajo importantes, ejecuta el mismo prompt en varios modelos y quédate con la versión que dé el resultado más preciso y utilizable.